موضوع
هل يدعم 2080ti bfloat16؟
الخطوات
المصادر
[D] Does the Geforce RTX 3000 series GPU support bfloat16 ...Sep 2, 2020 ... Anyone willing to spent $1200 on a 2080 Ti Nvidia clearly wants to push to the $1500 RTX 3090 instead of the $699 RTX 3080 as well, so that also ...1
Bfloat16 native support - PyTorch ForumsApr 5, 2021 ... I have a few questions about bfloat16 how can I tell via pytorch if the gpu it's running on supports bf16 natively?2
How to use Optimizer State Sharding with Sharpness-Aware ...May 20, 2022 ... I tried bfloat16 on both 2080 Ti and V100 using autocast(dtype=torch. ... RuntimeError: Current CUDA Device does not support bfloat16. Please ...3
FP64, FP32, FP16, BFLOAT16, TF32, and other members of the ...May 16, 2020 ... GPU: Supported in NVIDIA A100 (first one to support), will be supported in future AMD GPUs. ASIC: Supported in Google TPU v2/v3 (not v1!), ...4
How can i run the model on RTX 2080 Ti gpu · Issue #168 · THUDM ...Dec 9, 2023 ... can you help about it? i stuck... i am getting this error ... dtype=torch.bfloat16 (supported: {torch.float32}) max(query.shape[-1] ...5
NVIDIA ADA GPU ARCHITECTURE - Designed to deliver ...Ada's opacity mask support can significantly increase the amount and fidelity of ... BFLOAT16 Tensor Core. Performance. 149.7 | 299.4 TFLOPS. 181 | 362 TFLOPS1.6
ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute ...Sep 22, 2023 ... ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0. Your Tesla T4 GPU has compute capability 7.5. #1157.7
Tensor Cores: Versatility for HPC & AI | NVIDIAAnd with support for bfloat16, INT8, and INT4, these third-generation Tensor ... Do Not Sell or Share My Data · Legal · Accessibility · Corporate Policies ...8
Feature request: bfloat16 support for CUDA matmuls · Issue #67682 ...Nov 2, 2021 ... does torch.matmul not support BFloat16Tensor? cc ... This is unexpected as we do support bfloat16 matrix multiplications on CUDA 11 or later.9
torch.set_float32_matmul_precision — PyTorch 2.1 documentationSupports three settings: “highest”, float32 matrix multiplications use ... bfloat16 precision than it is to do a single multiplication with float32 precision.10
- +٧عرض جميع المصادر
الجواب
لا تدعم وحدة معالجة الرسومات NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti bfloat16 (BF16) أصلا. يتضح هذا من مصادر ومناقشات متعددة ، بما في ذلك التعليقات على منتديات PyTorch ومشكلات GitHub المتعلقة بأخطاء CUDA عند استخدام bfloat16. من المهم ملاحظة أن bfloat16 مدعوم بشكل أساسي في وحدات معالجة الرسومات الأحدث ، مثل NVIDIA A100 ووحدات معالجة الرسومات AMD المستقبلية ، وكذلك في بعض ASICs مثل Google TPU v2 / v3.
في حين أن 2080 Ti هي وحدة معالجة رسومات قوية تتمتع بقدرات رائعة للتعلم العميق الذكاء الاصطناعي ، فإن الدعم الأصلي ل bfloat16 ليس جزءا من مجموعة ميزاتها. عند استخدام أطر عمل مثل PyTorch و TensorFlow ، من الضروري مراعاة توافق الأجهزة للعمليات التي تتضمن bfloat16 لضمان الأداء والدقة الأمثل.
باختصار ، إذا كنت تتطلع على وجه التحديد إلى الاستفادة من دقة bfloat16 في مهام سير عمل التعلم العميق ، فمن المستحسن التفكير في وحدات معالجة الرسومات ذات الدعم الأصلي ل bfloat16 ، مثل NVIDIA A100 ووحدات معالجة الرسومات AMD المستقبلية ، لتحقيق أقصى قدر من فوائد هذاتنسيق منخفض الدقة.
مراجع: